一种自适应双阈值模糊中值滤波算法探究

《一种自适应双阈值模糊中值滤波算法探究》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在工程资料-天天文库。

1、一种自适应双阈值模糊中值滤波算法探究【摘要】通过对图像处理中噪声过滤现状的研究，特别是针对椒盐噪声的处理，介绍了一种自适应双阈值模糊中值滤波算法。研究了该算法的整体流程，主要步骤是用滤波窗口处理图像时，计算出滤波窗口中像素的最小值、最大值、中值与平均值。把当前像素值与中值的差值作为模糊系统的输入，并设定两个阈值，小于最小阈值表明该点不是噪声点，介于两阈值间认为是轻度污染，然后利用隶属函数计算加权系数，代入去模函数去掉模糊。当大于最大阈值时，该点已严重污染，根据该点邻域已处理的像素点求均值。实验证实了该算法比其他去噪算法的效果好。【关键词】椒盐噪声双阈值隶属函数1引言噪声主要

2、在数字图像的获取和传输过程中产生，一般是不可预测的随机信号，只能用概率统计的方法去识别。噪声对图像处理十分重要，其会影响图像处理的输入、采集、处理的各个环节以及输出结果的全过程。其中，椒盐噪声一般是由于传输误差或比特丢失造成的。椒盐噪声与其他的像素点有明显的区别，一般是邻域中的像素值的极值点。但是极值点并不一定是噪声点。椒盐噪声在图像上表现出黑白相间的亮暗点，会严重影响图像的质量。传统中值滤波算法(SMF)［1］能够减弱或消除傅里叶空间的高频分量，但是同时会影响低频分量。由于高频分量对应图像中的边沿灰度值具有较大较快变化的部分，所以SMF算法可将这些分量滤除，使图像平滑，破

3、坏图像的边缘和细节。文献［2］提出了模糊开关中值滤波算法(FSM),FSM算法处理效果比SMF算法要好一点。文献［3］提出了自适应模糊开关中值滤波(NAFSM)算法。文献［4］提出了EDPA算法。文献［5］和文献［6］提出基于神经网络的模糊中值滤波算法，对于受密度噪声污染的图像取得了不错的效果，但是计算量很大。文献［7］、文献⑻、文献⑼、文献［10］提出了一种自适应模糊中值滤波算法(AFM)oAFM算法对傅里叶空间的低频分量具有较好的滤除效果，但对高频分量的处理效果不是很好，主要是没有考虑椒盐噪声对图像的污染程度。所以本文在AFM的基础上提出了一种双阈值模糊中值滤波算法，该

4、算法能很好地保护图像的细节，具有高效地处理椒盐噪声的能力。2算法的基本思想和实现2.1建立模糊系统利用模糊系统(如图1所示)，计算输入参数的模糊系数权值。因为处理的是椒盐噪声，所以只需输入滤波窗口中原值与中值的差，最后通过去模函数去模糊化，滤波输出。滤波窗口S由w×；w(w默认值为3,一般为奇数)的方阵组成。对S里的像素点值进行快排序，可得滤波窗口中像素的最小值为Smin,最大值为Smax,中值为Smed,均值为Smeanox(i,j)表示噪声图像在(i,j)的灰度值。模糊系统首先是计算参数SI(i,j)=x(i,j)-Smedo在图像处理的时候一般对像素的污染程

5、度进行阈值的设置。这里假设最小阈值为Tmin,最大阈值为Tmax,同时设置参数S2=

6、x(i,j)-Smean

7、。当S2Tmax时，认为像素点严重污染，这时就用最近邻域已处理的像素点求均值代替。设当前像素的灰度值为x(i,j),滤波后的像素的灰度值为y(i,j),模糊滤波系数为P。则模糊隶属函数为：(1)如果S2y(i,j)=S(i,j)(2)如果Tmin&le；S2&le；Tmax时，则：y(i,j)二P×；S(i,j)+(1-P)×；Smed(3)如果S2>；Tmax时，则：,i=0,j=0(4),i>；0,j=0(5),i=0,j>；0

8、(6)9i>；0,j>；O(7)2.2算法实现定义S(i,j)是以点(i,j)为中心，大小为w×；w的方形窗口，可表示为s(i,j)={(k,1)

9、Ik-i

10、具体方法如下：设最大窗口为wmax×；wmax,输出图像为y(i，j)o自适应双阈值模糊中值滤波算法的基本思想是通过判断窗口中心点是否为噪声来调节窗口的大小，以克服中值滤波对细节的破坏。具体算法如下：初始化窗口大小，令W二3。计算窗口S(i,j)中像素的最小值Smin,最大值Smax,中值Smed及均值Smeano女口果Smin女口果w&le；wax跳到第2步，否则说明是噪声点，用邻域已处理

11、点灰度值均值代取y(i,j)o如果Smin2.3实验实现与分析在win7系统和vs2010+opencv环境下，经过大量的仿真实验，最终得到Tmin=5,Tmax=13可以达到很好的去噪效果。实验分别对加入30%、80%的椒盐噪声的Lena,jpg进行处理。具体如图2、图3、图4所示：观察图3(a〜e)到图4(a〜e)可以发现，噪声轻度污染时各算法去噪能力没有明显差别；当噪声严重污染时SMF基本不能保护图像的细节，AFM、FSM能够适当地保护图像的细节，但是噪声点还是很多，论文算法能够很好地保护图像细节并去除噪声。